• DAG：执行物理算子，为 SQL 计算出中间结果，从而减少 TiDB 的计算和网络开销。这个是绝大多数场景下 Coprocessor 执行的任务。
• Analyze：分析表数据，统计、采样表数据信息，持久化后被 TiDB 的优化器采用。
• CheckSum：对表数据进行校验，用于导入数据后一致性校验。

• 由 gRPC server 接收并将请求分发给 Coprocessor Endpoint 进行处理。
• Endpoint 在收到请求后，根据请求的优先级，将请求分发给对应的线程池。
• 所有请求会先异步从存储层获取 snapshot，然后开始真正的处理阶段。
• 根据请求的不同类型，构造不同的 Handler 进行数据的处理。

• 火山模型：每个算子按行按需吐出，3.0 之后开始弃用。

• 向量化计算模型：每个算子批量化处理数据，3.0 之后开始推广。

pub trait BatchExecutor: Send {
   fn next_batch(&mut self, scan_rows: usize) -> BatchExecuteResult;
}

pub struct BatchExecuteResult {
   pub physical_columns: LazyBatchColumnVec,
   pub logical_rows: Vec<usize>,
   pub is_drained: Result<bool, Error>,
   ...
}

• next_batch
   中 scan_rows
   由上层控制，由于扫的数据过多会慢，因此该数字从 32 倍增到 1024。
• 返回值 BatchExecuteResult
   中，由于返回了一批空数据不代表所有数据都处理完毕了，例如可能只是全被过滤，因而使用单独字段表示所有数据处理完毕。

• 定义：根据指定主键范围扫表数据，并过滤出一部分列返回。它只会作为最底层算子出现，从底层 KV 获取数据。

• 源码路径：

  components/tidb_query/src/batch/executors/table_scan_executor.rs

• 案例：select col from t
  

• 定义：根据指定索引返回扫索引数据，并过滤出一部分索引列返回。它只会作为最底层算子出现，从底层 KV 获取数据。
• 源码路径：
  components/tidb_query/src/batch/executors/index_scan_executor.rs
• 案例：select index from t
  

• 定义：对底层算子的结果按照过滤条件进行过滤，其中这些条件由多个表达式组成。
• 源码路径：
  components/tidb_query/src/batch/executors/selection_executor.rs
  
• 案例：select col from t where a+b=10
  

• 定义：从底层算子吐出的数据中，限定返回若干行。
  

• 源码路径：
  components/tidb_query/src/batch/executors/limit_executor.rs
  
• 案例：select col from t limit 10
  

• 定义：按照给定表达式进行排序后，取出前若干行数据。

• 源码路径：

  components/tidb_query/src/batch/executors/top_n_executor.rs

• 案例：select col from t order by a+1 limit 10

• 定义：按照给定表达式进行分组、聚合。

• 源码路径：
  components/tidb_query/src/batch/executors/*_aggr_executor.rs
  
• 案例： select count(1) from t group by score + 1
  

综上，各个算子之间可以按照以下方式任意组合，如下图所示：

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 TiKV 源码解析系列文章 

（一）序

（二）raft-rs proposal 示例情景分析

（三）Prometheus（上）

（四）Prometheus（下）

（五）fail-rs 介绍

（六）raft-rs 日志复制过程分析

（七）gRPC Server 的初始化和启动流程

（八）grpc-rs 的封装与实现

（九）Service 层处理流程解析

（十）Snapshot 的发送和接收

（十一）Storage - 事务控制层

（十二）分布式事务

（十三）MVCC 数据读取